AI-Engine (WordPress) — extension GenAI côté contenu

← Documentation GenAI | ↑ Plateformes conversationnelles | Open-WebUI | Tour OWUI | QA Playwright-OWUI

Parcours découverte. Ce dossier présente AI-Engine, l’extension WordPress de Jordy Meow, comme presqu’équivalent d’Open WebUI côté site de contenu. La question n’est pas « quel produit choisir en absolu » — les deux ciblent des usages différents — mais « quand l’un est plus adapté que l’autre » pour un projet donné. Cible : qui a déjà un WordPress, qui évalue Open WebUI, qui veut voir MCP intégré à un CMS.

Pourquoi une plateforme voisine d’Open WebUI ?

La série voisine Open-WebUI documente la plateforme éponyme : auto-hébergée, multi-tenant, centrée chat LLM. Mais ce n’est pas la seule interface GenAI réaliste : beaucoup de sites de contenu (blogs, forums, boutiques WooCommerce, sites éditoriaux) ont déjà un WordPress installé. Plutôt que de poser Open WebUI à côté de WordPress, on peut ajouter la couche GenAI directement dans WordPress via l’extension AI-Engine. C’est ce que ce parcours explore — en gardant Open WebUI comme point de comparaison pour les fonctionnalités communes (chat, RAG, outils MCP, personas).

Le projet livresagités — une installation WordPress de maison d’édition, avec workflow de manuscrits, comité de lecture et catalogue WooCommerce — sert de terrain d’observation concret. Aucune donnée de ce site n’est reproduite ici : ce dossier ne transmet que des structures et des comptages, sans contenu, sans nom, et sans capture d’écran (voir la note de méthode du parcours détaillé).

Vue d’ensemble (5 min)

Parcours Format Où
1. Tour de l’UI (admin + front) markdown + captures instance jetable 00-Tour-Plateforme/
2. Architecture et surface fonctionnelle markdown 01-Architecture/
3. Comparatif OWUI vs AI-Engine tableau structuré 02-Comparatif/
4. Cas d’usage livresagités markdown observé 04-Cas-Usage-livresagites/
5. Sécurité et méthode markdown + notebook 06-Securite-et-Methode/
6. Récit de bout en bout, par l’API notebooks exécutés série « par son API » dans 03-Functional/

Comment lire — 3 portes d’entrée

Les sections du parcours suivent le même rythme : ce que c’est (la fonctionnalité en deux phrases), comment ça marche (architecture et séquence d’appels), comparaison OWUI (l’équivalent ou son absence), référence livresagités (un cas d’usage réel, sans PII).

Les notebooks de la série « par son API » appellent réellement l’API d’une instance jetable dédiée (montage en 5 étapes dans instance-jetable/, corpus synthétique 100 % « Maison Valmont ») ; configuration par copie de .env.example vers .env — jamais commité.

Index par thème

Tour et QA

  • Tour de la plateforme — l’interface d’AI-Engine en douze écrans commentés, captures sur instance jetable
  • QA Playwright-AI-Engine — ce que l’API ne voit pas : l’interface d’administration défait des écritures REST, et pas toujours

Architecture et comparatif

Cas d’usage

  • Parcours livresagités — 88 outils MCP dont 24 métier, six environnements d’embeddings, le terrain d’observation réel

Fonctionnel — chatbots et assistants

  • configurer-chatbots-par-l-api — les chatbots sont des documents JSON : lire, dupliquer, écrire (read-modify-write) — et mesurer ce que les instructions d’un persona changent réellement
  • parler-au-chatbot-en-visiteur — la face navigateur : page sans jeton, start_session seul endpoint public, et nonce = anti-CSRF, pas authentification
  • interroger-lassistant-de-lediteur — la face éditeur : nonce wp_rest, contrat découvert par les refus, frontière gratuite/Pro inscrite dans la réponse
  • donner-une-memoire-ephemere — la famille files/* : upload par refus, TTL d’une heure prouvé par soustraction, partition par utilisateur
  • joindre-un-fichier-au-chatbot — un fichier joint a trois destins : ignoré (200 silencieux), annoté-puis-jeté (tokens à l’appui), réellement vu (l’image bicolore)
  • mesurer-la-derive-dun-copilot — le gate humain à chaque étape ne protège pas la chaîne : des destructrices complémentaires perdent la moitié du document
  • obtenir-des-donnees-structurees — la route /ai/json : la case json de la matrice d’usages, son remplissage, le null silencieux du parser

Fonctionnel — formulaires

Fonctionnel — RAG et embeddings

Fonctionnel — serveur MCP

  • piloter-wordpress-par-mcp — WordPress serveur MCP : handshake JSON-RPC, catalogue à JSON Schema, vrais tools/call en écriture
  • consommer-vs-exposer-le-mcp — les deux sens du fil : chevauchement cross-catalogue (Jaccard sur verbe, cible), la redondance d’écriture est dangereuse
  • auditer-un-serveur-mcp — un serveur MCP utile expose les verbes du métier, pas les tables : classification CRUD/métier + distance au schéma
  • autour-du-consent-oauth — l’escalier des refus de l’OAuth embarqué : PKCE, consent admin mécanisé, token délégué — puis révocation mesurée

Fonctionnel — multi-provider

  • presenter-ai-engine-par-son-api — le socle de la série : instance jetable, catalogue des routes mwai/v1, première completion réelle
  • brancher-plusieurs-providers — la matrice ai_<usage>_default_env lue et écrite — et le piège : settings/update ne met pas à jour, il remplace
  • eval-choisir-son-modele — cinq propriétés discriminantes contre n’importe quel endpoint : « je l’ai essayé, il répond bien » devient un tableau reproductible

Sécurité et méthode

  • Sécurité et méthode — pas de secret dans les supports, posture PII, et le notebook qui mesure ce que le smoke test ne voit pas

Sécurité — pas de secret dans les supports

La politique complète — aucun secret exposé, aucune capture d’écran, aucun contenu privé livresagités, constantes de substitution dans les exemples, .env jamais commités — vit dans 06-Securite-et-Methode/.

Voir aussi

Retour au sommet